Categorie: Fieldlab Smart Maintenance
Nieuwe testen in Fieldlab Smart Maintenance TechportSamen met het team van Techport en docenten van het ROC Nova College heeft het bedrijf Samotics zijn nieuwe hardware geïnstalleerd in het Fieldlab Smart Maintenance Techport. Samotics meet de stroom en spanning, en daarmee het energieverbruik van de pompen en motoren in de proefinstallatie. Samotics is een Leids techbedrijf en heeft een software-as-a-service-platform (saas). Dit platform gebruikt kunstmatige intelligentie om elektrisch aangedreven motorsystemen te optimaliseren en stilstand te voorkomen. Door installatie in Techport Fieldlab zorgen zij ook dat technische studenten ervaring kunnen opdoen met deze metingen en data-analyse.
Gerik ten Berge (project- en programmamanager van Techport): ‘Hiermee kunnen gebruikers uitval van activa voorkomen, prestaties optimaliseren en de energie-efficiëntie verbeteren. Dit biedt voordelen in ruwe industriële omgevingen zoals bij pompen onder water en in warmbandwalserijen.’ In het Fieldlab van Techport kan Samotics haar nieuwste product testen in een gesimuleerde industrie omgeving. Bijkomend – en daarom erg interessant voor Techport – is dat Samotics haar gegenereerde data graag open wil stellen voor bij Techport aangesloten onderwijspartijen.
Daisy Beelen, practor Smart Maintenance van het ROC Nova College: ‘Het is super dat Samotics onze studenten kennis laat maken met nieuwe technieken. Zij zetten deze technieken in voor verschillende onderwijsdoeleinden. Onze studenten krijgen hierdoor niet alleen kennis aangeboden vanuit de theoretische hoek, maar ook realtime in de praktijk. In de toekomst hebben de studenten hier veel profijt van’.
Metingen en inzichten toegankelijk voor onderwijstoepassingen
Het ROC Nova College heeft met het op afstand bestuurbaar maken van de Fieldlab installatie fors geïnvesteerd in de proefinstallatie en daarmee een prachtige contextrijke onderwijsomgeving ontwikkeld. Door de data en het dashboard van Samotics te koppelen aan haar eigen platform en systemen worden de metingen en inzichten van Samotics ook toegankelijk voor onderwijstoepassingen.
Win-win situatie voor onderwijs als bedrijfsleven
Gerik ten Berge: ‘Met het gebruik van het Fieldlab als test, maar ook als onderwijsomgeving creëren we een win-win situatie voor zowel onderwijs als bedrijfsleven. Soortgelijke afspraken over co-gebruik hebben we ook gemaakt met andere partijen die testen op de proefinstallatie, zoals Sorama, een bedrijf dat akoestische metingen verricht en analyseert’. Wil je meer weten? Neem gerust contact op met gerik.tenberge@techport.nl.
Bijeenkomst: Smeermiddel testen in fieldlabEind april organiseerde Techport in samenwerking met Techport-bedrijf Dex-Oil een bijeenkomst over slim smeren, met als doel te testen of een relatief nieuwe nanosmeerolie energie bespaart, minder onderhoudsintervallen nodig heeft en de uitstoot van zowel CO2 als NOx vermindert.
Smeerspecialisten samen aan de slag
Op deze innovation Tribe kwamen smeerspecialisten van Facta, Koninklijke Marine, Tata Steel, Tata Academy, Babcock en IJssel Technologie in gesprek met de vertegenwoordigers van de olie. Opvallend is dat bij de keuze van de olie niet alleen wordt gekeken naar de technische prestaties van de olie, maar ook naar de milieu-impact. Wat doet de op nanotechnologie gebaseerde olie als het achterblijft in het milieu? Is het dan goed afbreekbaar?
Alle deelnemers gaven aan mee te werken aan aanvullende tests in het Techport Fieldlab. Daarnaast gaan zij testopstellingen rotating equipment beschikbaar stellen, waarbij – samen met studenten – vooral wordt gekeken naar de technische prestaties. Daarnaast zal door de leverancier aanvullend onderzoek worden gedaan naar de exacte samenstelling van de olie en de milieu-impact, zodat de deur naar een bredere toepassing in de industrie verder kan worden geopend.
Vragen over de innovation Tribe?
Ontvang je graag meer informatie of heb je vragen? Neem contact op met Theo Koster via theo.koster@techport.nl.
Nieuwe technologie biedt studenten uit de IJmond voorkennis over voorspellend onderhoudInterview Daisy Beelen:
‘Studenten mogen aan de slag met dit prachtige systeem!’
De afgelopen maanden heeft het Nova College een grondige renovatie laten uitvoeren op het fieldlab Smart Maintenance van Techport die bij de Tata Steel Academy staat. Deze vernieuwingen bieden grote kansen voor het technisch onderwijs en technische bedrijven. Vanaf nu kan de proefinstallatie op afstand worden ingezet voor het onderwijs. Met deze nieuwe technologie mogen studenten van het Nova College de werkwijze van de toekomst aanleren. Onderhoud zo snel en effectief mogelijk uitvoeren waardoor grondstoffen en energie worden bespaard.
De proefinstallatie van Techport wordt de komende jaren ingezet voor studenten van de Tata Steel Academy en het Nova College en in de toekomst wellicht ook andere scholen. De studenten volgen verschillende technische opleidingen zoals procestechniek, werktuigbouw, elektrotechniek en ICT. De eerste praktijkopdrachten liggen klaar en studenten van de opleiding procestechniek mogen binnenkort werken met de proefinstallatie. Daisy Beelen, Practor Circulair ondernemen & Smart maintenance en docent Procestechniek Nova College: “Deze studenten zijn de koplopers! Zij mogen als eerste aan de slag met dit prachtige systeem. Daarna gaan we het gefaseerd doorvoeren bij de andere opleidingen. Door het plaatsen van bijvoorbeeld trillingmeters en geluidsensoren kunnen zij op afstand verschillende data uitlezen en deze big data leren analyseren om daar vervolgens bijvoorbeeld onderhoudsplannen op aan te passen. Met deze nieuwe technologie doen zij al gedegen voorkennis op waarmee zij kunnen acteren op de arbeidsmarkt.”
Op afstand onderhoud van machines voorspellen met de hele klas
Het grootste voordeel van deze nieuwe technologie is dat studenten het nu echt in de praktijk kunnen ervaren. De gehele klas kan de installatie bedienen en uitlezen op afstand. De data komt binnen op het dashboard en met deze informatie kunnen studenten het onderhoud aan machines voorspellen. Docenten van het Nova College en coaches van de Tatasteel Academy hebben al proefgedraaid en zij zijn erg enthousiast. Marcel Dam, Manager Beroepsopleidingen Tata Steel Academy: “Wij hebben hier lang op gewacht! Nu kunnen we installatie integreren binnen de lesstof van onze beroepsopleidingen. Het is een andere manier van interpretatie van je installaties. Deze ontwikkeling wilden wij al jaren en het is ontzettend mooi dat het nu mogelijk is!“
Brede aanpak integratie technologie in onderwijs
Het Nova College is in gesprek met meerdere onderwijsinstellingen. Waaronder Jurjen Helmus van het Smart lab van Hogeschool van Amsterdam om zo het fieldlab in te zetten in een samenwerking tussen MBO en HBO studenten. Maar ook zijn er gesprekken gaande met Inholland op het gebied van Tiny Machine Learning. André Gerver, kwartiermaker van Techport, is hierbij betrokken en bekijkt de mogelijkheden hoe dit mogelijk geïntegreerd kan worden. Op termijn gaan ze ook kijken of andere ROC’s en VO-scholen wellicht aan kunnen sluiten zodat Smart mainetenance beschikbaar komt voor meer studenten.
Hoe werkt de installatie nu precies?
Door middel van sensoren op de proefinstallatie kunnen verschillende waarnemingen worden gedaan. Denk bijvoorbeeld aan de trends van trillingmeters. Op basis van de data kan geconcludeerd wanneer een lager slechter wordt. Hierdoor hoeven machines op voorhand niet gelijk vervangen te worden. Daarnaast kan men ook concluderen dat bepaalde zaken minder goed lopen waardoor er bijvoorbeeld energieverlies is. Door dit in kaart te brengen kun je het energieverbruik verminderen.
Nieuwe en duurzame manier van werken voor technische bedrijven
Daisy: “Deze nieuwe technologie speelt ook een grote rol op het gebied van duurzaamheid doordat energie en grondstoffen worden bespaard. Daarnaast biedt het studenten kennis voor de toekomst. Veel bedrijven hebben de nieuwe techniek nog niet en met de kennis van deze studenten kunnen zij hun onderhoud beter plannen en kunnen zij op een nieuwe en duurzame manier werken”.
Wil je meer informatie? Neem gerust contact op met Daisy. Zij vertelt je graag meer over deze nieuwe technologie!
Resultaten pilot rond sensordetectie voor beheersbaarheidassets bij Tata Steel positief
Techport-bedrijven Intures en SHM NEXT hebben onlangs een pilot bij Tata Steel afgerond waarbij ze door middel van sensortechnologie klanten helpen met het beheersbaar houden van assets. De uitkomst? De sensor werkt en heeft scheurgroei gedetecteerd. Vervolg? De potentie is gezien en een tweede pilot wordt gestart.
Inspectiebedrijf Intures heeft met behulp van Techport in 2021 een Haalbaarheidsvoucher Smart Industry Noordwest ontvangen. Intures kon met behulp van de voucher een use case bij Tata Steel starten binnen het Fieldlab Smart Maintenance om de werking van sensoren te bevestigen. Dat gebeurde bij een kraanbaanconstructie van Tata Steel waar enorme kranen met pannen vloeibaar staal overheen rijden. De sensoren die zijn gebruikt, zijn van startup SHM NEXT. Daniel Tajari, SHM NEXT: “Deze sensoren zijn uniek omdat zij naast het monitoren van bestaande scheuren, ook in een groot gebied nieuwe scheuren kunnen detecteren. Met dit type sensor hoef je de locatie van een scheur niet van tevoren te weten en de sensor meet daarnaast hoe snel de scheur groeit.”
Het onderzoek
Voor deze pilot zijn op twee locaties sensoren geplaatst. Dennis Heemskerk, Intures: “Voordat wij de sensoren hebben geplaatst, hebben wij een visuele inspectie van de constructie gedaan en is er een nulmeting gedaan via Niet-Destructief Onderzoek (NDO) om het bestaande scheurpatroon in beeld te brengen. Wij hebben gekeken hoe groot de aanwezige vermoeiingsscheuren waren en dicht bij de scheuren hebben wij de sensoren opgehangen. Dit zodat we bestaande scheuren die er zijn ook gericht konden monitoren. Daarna hebben we twee maanden lang gemeten waarbij we veel signalen hebben opgenomen.
Na deze periode is de nulmeting door middel van NDO op dezelfde locaties nogmaals in exact dezelfde vorm uitgevoerd. Uiteindelijk bleek uit dit onderzoek dat één scheur is gegroeid. Deze groei is ook exact uit de meting van de sensor van SHM NEXT gebleken. Dit heeft bewezen dat de sensor goed werkt. Bij een andere scheur is geen scheurgroei te zien, maar de sensoren hebben wel activiteit gemeten. Dit heeft te maken met het soort onderzoek dat is uitgevoerd en omdat het om een scheur gaat die al eens gerepareerd is.” Daniel vult aan: “In deze pilot fase hebben we veel geleerd en steeds snel geschakeld. Wij zijn zeer tevreden over wat we gevonden hebben en het is helemaal in lijn met het onafhankelijke onderzoek.”
Bob Vrenegoor, kraanbaanbeheerder Tata Steel: “Wij zijn blij dat we mee hebben gedaan aan deze pilot en de sensoren hebben geplaatst. De resultaten zijn goed. Voor plaatsen waar je niet goed bij kan, zijn deze sensoren zeker geschikt om scheurgroei goed te detecteren. We moeten wel altijd een voorinspectie blijven doen en we gaan nu afspraken maken over waar we de data gaan opslaan. Het is een nieuwe technologie en dat introduceert ook een nieuwe manier van samenwerken en beheer. Het gesprek is met deze pilot in ieder geval op gang gekomen en we zijn goed op weg. De scope van de pilot is succesvol afgerond, maar het
hele traject is zeker nog niet afgerond.”
Samenwerking geeft doorslag
De samenwerking tussen SHM NEXT, Tata Steel, Techport en Intures heeft volgens de heren de doorslag gegeven om dit resultaat te bereiken. Jarno Water, Intures: “Een innovatie in de praktijk brengen kan, maar er is veel doorzettingsvermogen voor nodig. Asset owners kunnen conservatief denken over nieuwe technologieën, wij investeren als organisatie veel tijd en energie om asset owners te overtuigen dat er meer mogelijk is. Samen met Techport hebben we dit kunnen veranderen en dit ook omgezet in een kans. En bij dit soort kansen sluiten wij graag aan. Wij zijn blij dat Tata Steel ons de kans tot monitoren van een asset heeft geboden. Je gaat met deze pilot een nieuwe werkmethodiek en samenwerking aan. Je krijgt resultaten die je eerst niet kreeg, dus je creëert ook weer nieuwe behoeftes. Dit is een normale gang van zaken, het laat zien dat je iets raakt waarbij energie vrij komt. Daarom gaan we nu nog een tweede pilot starten en zien we nog veel mogelijkheden en toepassingsgebieden”.
“We weten dat de sensor werkt en we weten dat we de sensoren strategisch kunnen plaatsen op plekken die moeilijk toegankelijk zijn. We zien kansen in het uitvoeren van kortstondige metingen en in sommige situaties juist metingen over een langere periode zodat je met de data een trend kunt opbouwen. Zo kunnen we meer ervaring op doen en nog beter voorspellen wat invloed heeft op het faalgedrag van assets en nog nauwkeuriger kunnen benaderen wat het faalmoment van assets is. Er zijn ook al gesprekken met andere partijen die willen weten welke kennis wij hebben opgedaan. We zien meer kansen om cases bij andere bedrijven te starten met deze technologie. Deze toepassing nemen wij dus vanaf nu mee als aanvulling in onze gereedschapskist.”
“Waardevolle ontwikkelingen voor de toekomst van technische bedrijven”Samen met technische bedrijven en studenten werkt Oskar Diergaarde namens SKF B.V. aan verschillende datagedreven projecten bij Fieldlab Smart Maintenance Techport. Binnen Fieldlab wordt er gewerkt aan 100% voorspelbaar onderhoud van installaties in de maak- en procesindustrie. SKF B.V. heeft al jarenlange expertise in lagers, daarom zijn zij in staat om goede maintenance managementoplossingen te realiseren.
SKF B.V. beschikt van oudsher over veel kennis van producten en diensten rondom onderhoud en condities van machines. Oskar: “Wij zijn de grootste lagerleverancier van de wereld en beschikken over een eigen research center. Onze kennis delen wij graag met technische studenten en bedrijven. Een recent voorbeeld is een project waarbij we sensoren op draaiende installaties gemonteerd hebben en deze signalen in combinatie met de procesdata in kaart hebben gebracht”.
Nieuwe technologische ontwikkelingen door bundeling kennis
Als partner van Techport vindt SKF B.V. het belangrijk dat kennis en data met elkaar wordt verbonden ter bevordering van technologische ontwikkelingen en een duurzame toekomst. Oskar: “Duurzaamheid speelt bij SKF B.V. een grote rol. Denk aan het hergebruik van lagers en smeermiddelen of het lichter maken van materialen door bijvoorbeeld keramische lagers te maken in plaats van stalen”.
Verbinding tussen data en bedrijfsvraagstukken
De projecten waar binnen Fieldlab consequent aan wordt gewerkt zijn met name gericht op de vragen: Wat kan ik met de data, kunnen we verbanden leggen en daarop acteren? Oskar: “Wij zijn dan ook al een paar jaar bezig met verschillende projecten en proberen resultaten en data in te zetten voor diverse vraagstukken. Zo kun je bedrijven helpen door deze data inclusief analyses te delen en aan te geven wat ze nodig hebben, bijvoorbeeld informatie over de restlevensduur van machines.
Samen meerwaarde bieden aan technische bedrijven
Oskar: “Wij konden met de data van een aantal bedrijven een rekenmodel testen, dat nu in de praktijk ook gebruikt wordt bij andere vraagstukken. Een zeer zinvolle datagedreven aanpak waarbij wij onze meerwaarde konden aantonen. Daar zijn wij als partner van Techport trots op! Daarnaast hebben wij de samenwerking met de overige participerende bedrijven als zeer prettig ervaren. Het is prachtig om via deze gezamenlijke aanpak meerwaarde te bieden aan technische bedrijven”.
Benieuwd wat wij binnen Fieldlab nog meer doen? Lees hier meer over Fieldlab Smart Maintenance van Techport.
Creëren kennisplatform en use cases TinyML
Sinds 1 september 2022 werkt André Gerver bij Techport als Kwartiermaker. André gaat zich namelijk bezighouden met het opzetten van use cases op het gebied van Tiny Machine Learning. Samen met bedrijven en de onderwijsinstellingen Hogeschool van Amsterdam, Hogeschool Inholland, Vrije Universiteit en Nova College gaat hij aan de slag met het in kaart brengen van de mogelijkheden van Tiny Machine Learning voor MKB-bedrijven.
Tiny Machine Learning is een nieuwe ontwikkeling. Machine Learning (ML) en Artificial Intelligence (AI) wordt al bij grote bedrijven toegepast. De kennis en ervaring met ML en AI is bruikbaar en nodig voor deze nieuwe ontwikkeling. André: “Wat zo mooi is aan Tiny Machine Learning is dat de mogelijkheden ongekend zijn. Het biedt bijvoorbeeld mogelijkheden om energieverbruik van bedrijven, zoals bijvoorbeeld productiebedrijven, te verlagen. Daarnaast biedt het mogelijkheden om smart maintenance bereikbaarder en laagdrempelig te maken voor het MKB. Een ander toepassingsgebied betreft veiligheid en hinder.”
Tiny Machine Learning staat nog in de kinderschoenen
André gaat bij Techport aan de slag met het bij elkaar brengen van MKB-bedrijven, onderwijs, onderzoeksinstellingen en techniek. “Wij willen een helpende hand bieden door met Tiny Machine Learning waarde te bieden aan bedrijven. De data die deze technologie biedt kan zorgen voor besparing van energie, tijd en kosten. Het is een vrij nieuwe ontwikkeling die nog in de kinderschoenen staat. Daarom is het juist belangrijk voor bedrijven om nu al de eerste stappen te zetten, het proces te leren en te ontwikkelen voor de lange termijn.”
Hoe werkt Tiny Machine learning precies?
Deze technologie kun je zien als een soort minicomputers bij elkaar, ook wel microcontrollers genoemd. Deze microcontrollers kunnen op machines en apparaten worden geplaatst. Op deze controllers kunnen weer allerlei sensoren worden geplakt, denk aan geluid- en bewegingen sensoren. En daarmee kun je monitoren wanneer een systeem van een machine afwijkt van normaal gedrag.
Holy Grail van voorspellend onderhoud
Microcontrollers worden ook op oudere machines zoals een ventilator, motor of pomp geplakt. Daarnaast verbruiken de controllers weinig energie wat goed is voor het milieu en de portemonnee. Als operator kun je eenvoudig lezen of het apparaat een afwijking vertoont. Denk ook aan het uitlezen van windmolenparken en booreilanden op afstand. Het is mogelijk om beschadiging aan een rotor of wieken te detecteren. André: “Deze technologie kan ook wel de Holy Grail van voorspellend onderhoud genoemd worden.”
Mogelijkheden zijn ongekend
“Het mooie van deze technologie is dat de mogelijkheden ongekend zijn”: verteld André. Vooral bij productiebedrijven. Om mee te gaan met de ontwikkelingen in de toekomst is het voor MKB-bedrijven belangrijk om nu al de eerste stappen te zetten met Tiny Machine Learning. Om hier succesvol mee te zijn moet je experimenteren.
André adviseert: “Ga er mee aan de slag, begin met een klein project, ga ervan leren en uitbreiden. Als je jouw concurrentiepositie wilt behouden voor over 5 a 10 jaar, begin nu. Je kunt met deze technologie goedkoper, sneller en flexibeler produceren, energie besparen en je CO2 footprint verlagen. Een technologie waar je mee aan de slag moet. Denk ook aan de opkomst van internet. Er waren bedrijven die veel te snel gingen en zijn omgevallen. Maar de bedrijven die klein waren begonnen, bleven ontwikkelen en kennis vergaren en daardoor zijn ze niet meer weg te denken. Het is een lange termijnontwikkeling. Het is niet alleen technologisch, maar deze technologie vraagt ook om de juiste implementatie. Zorg dat de mensen in je bedrijf data gedreven leren denken. Dat gebeurt al onder andere bij Tata Steel.”
Cases opzetten en kennis verspreiden
Er is al een case uitgevoerd bij het bedrijf Montarent. André gaat binnenkort bij een aantal bedrijven van Techport langs om cases te bespreken. Op basis van een case vraagt hij studenten van de Hogeschool van Amsterdam die de minor Data Science hebben gevolgd van verschillende disciplines om een pilot te draaien. “Wij kunnen bedrijven helpen en meedenken in de ontwikkelingen die spelen. Op deze manier brengen we kennis en ervaring bij elkaar. Hiervoor zijn veel specialisten uit het bedrijfsleven nodig. Dus ik ga aan de slag met enerzijds de use cases en daarnaast het bij elkaar brengen van kennis in het netwerk”.
Inspelen op behoefte branche
Energie is een van de thema’s van Techport. Dit is natuurlijk ook een item waar veel zorgen over zijn. Met de Tiny controllers kan het energieverbruik van bedrijven in kaart worden gebracht en kunnen we werken aan het energie neutraler maken van bedrijven. Met Tiny Machine Learning kun je zien waar energie weglekt. André: “Google heeft dit jaren geleden al omarmt en hun datacenters energie neutraler gemaakt, zij zijn wel ruim 30% minder aan energie kwijt. We leven in een tijd waarin zoveel mogelijk is, veel mensen hebben nog geen idee wat al kan.”
Sparren over een case?
Heb je vragen over Tiny Machine Learning of wil je sparren over een case? Neem gerust contact op met André via andre.gerver@techport.nl. Hij helpt je graag!
‘Focus op servicegerichtheid en ondersteuning bestaande processen’Martijn van den Noort, student Digital Business & Innovation aan de Vrije Universiteit Amsterdam, heeft onderzoek gedaan naar een mogelijke verbreding naar een ander sector voor het Fieldlab Smart Maintenance. We vroegen Martijn naar zijn aanpak, de resultaten, kansen en tips.
Wat heb je precies gedaan?
Vanuit mijn kennis en interesse in de energiesector ben ik gaan kijken in welke mate een verdieping interessant zou zijn voor Techport. Dit begon met een simpele uiteenzetting van de markt. Wie beheren infrastructuur, wat zijn de grootste kostenposten en welke (maatschappelijke-) trends zijn er te identificeren. Voor een diepere invulling ben ik in gesprek gegaan met industrie stakeholders. Wordt er al gekeken naar het slimmer maken van onderhoud in deze sector? Hoe gaat dat en waar liggen nog kansen? Waar liggen problemen die nog niet getackeld zijn? Als laatste heb ik gekeken naar de in-house expertise (vanuit Fieldlab 1), en welke potentiële partners interessant zouden kunnen zijn voor een Fieldlab 2 met betrekking tot de energiesector.”
Wat zijn de meest opvallende resultaten?
Ten eerste het grote enthousiasme over de digitalisering van infrastructuur binnen de sector. De grootste problemen die er spelen (verouderde infrastructuur, een te kort aan technisch personeel en de energiestransitie en het snel groeiende aanbod aan duurzame energie) zijn volgens de industriestakeholders voornamelijk op te vangen met het digitaliseren en slimmer maken van de operatie. Dit verhoogt de efficiente inzet van infra- maar ook van personeel.
Wat is volgens jou de grootste kans?
De hoedanigheid aan pilots die grote nutsbedrijven draaien met betrekking tot dergelijke digitalisering. Een verontrustende conclusie als je kijkt naar de eerste inzet van dergelijke technieken is dat de eindgebruikers de opslag en verwerking van data vaak nog niet (goed) gecentraliseerd hebben. Dit zorgt voor vertraging bij nieuwe investeringen en niet effectief gebruik van eerder gedane investeringen. Een kans is om veel industrie spelers bij elkaar te brengen, de oplossingen (3 groepen: hardware (sensoren), software (dashboards en UX/, algoritmes)) bij elkaar te brengen binnen één overzichtelijke database, waarin data met elkaar kan communiceren.
Heb je nog tips voor Techport Fieldlab?
Leg de focus op servicegerichtheid en ondersteun bestaande processen met de inzet van slim en voorspelbaar onderhoud. Ondanks het enthousiasme kenmerkt de markt zich nog wel door rigide organisaties waar moeilijk afstand wordt gedaan van huidige processen. Zet een Fieldlab op waarin de spelers één generiek dataprotocol hanteren, en wellicht zelfs vanuit één dashboard oplossingen aanbieden. Dit zorgt ervoor dat ‘problem-owners’ terug gaan komen aangezien het op dit moment moeilijk wordt bevonden om alle data op één plek te verzamelen en beheren.
SURF: een niet commerciële organisatie met 100 leden, waaronder universiteiten, hogescholen, ROC’s, TNO, academische ziekenhuizen en kennisinstellingen. Robert Griffioen, Uitvoerend projectleider: “Binnen SURF werken we aan ICT-innovaties en zorgen we dat de kennis die wordt opgedaan verspreid wordt.”
Sinds een jaar werken Techport en SURF samen met de Vrije Universiteit en een aantal bedrijven aan een case over het voorspellen van het falen van machines, ook wel predictive maintenance genoemd. Robert: “Wat we wilden was een platform om te visualiseren wat voor data er in een bepaalde installatie zit. Eerst hebben we het platform gebouwd en hebben we een reeks data punten geselecteerd om te laten zien hoe het werkt. Nu zijn we onderzoek aan het doen naar welke data we dan precies willen visualiseren en analyseren. Samen met experts van uit IJssel Technologie, Facta, Tata Steel en een stagiaire van de VU kijken we welke datapunten opvallen. Er is veel kennis aanwezig, dus iets verdachts herkennen we direct.”
Er is inmiddels data verzameld van verschillende bedrijven en van verschillende sensoren. Robert: “Nu is het belangrijk om algoritmes te zoeken die goed aansluiten bij de praktijk. Of we dat algoritme kunnen vinden weten we nog niet want we zijn net begonnen. Het is ook best moeilijk, want niet alles is gedocumenteerd. Dus je vindt misschien iets dat al eerder is gebeurd, maar dit kan je niet altijd hard maken. Het is dus nog wel een zoektocht, maar ik heb goede hoop dat we eind dit jaar een algoritme vinden die we kunnen vertalen naar de praktijk. En als dat zo is, dan kunnen we deze kennis delen met andere Techport bedrijven.”
Wil je meer informatie over dit project? Neem dan contact op met Just Schornagel (just.schornagel@techport.nl)
Noah le Roy derdejaars Technische Bedrijfskunde aan de Hogeschool van Amsterdam heeft voor zijn stage een sensor ontwikkeld voor op kranen van Techport-bedrijf Montarent. Deze sensor verzamelt zelfstandig data waardoor het voor het bedrijf mogelijk is om het onderhoud van de kranen te voorspellen.
Montarent is specialist in mobiele torenkranen en glasrobots. Ze willen graag voorspellend onderhoud doen, maar voor het bedrijf is het een uitdaging om de juiste data uit de kranen te halen. Dit is de reden dat zij een stageopdracht hebben uitgezet via Techport en uiteindelijk Noah hebben gevraagd om te kijken hoe zij voorspellend onderhoud kunnen doen door middel van data. Noah: “Als je weet hoe een trend normaal gaat, dan kan je het ook zien als iets niet normaal gaat. Je kan aan data zien als iets afwijkt van een bepaald patroon, denk bijvoorbeeld aan trillingen, warmteontwikkeling of wijziging van energie verbruik. Een wijziging van een patroon betekent vaak het begin van falen. Het werkt dan nog wel, maar het gaat op een gegeven moment kapot. Met onderhoud kan je dit vaa mogelijk voorkomen.”
Noah is voor Montarent tot een Proof of Concept gekomen: “We hebben eerst het exacte probleem vastgesteld en gekeken wat willen we precies detecteren. Dit hebben we gedaan op basis van de data uit de boord computer van de kraan en het ERP systeem waarin al het gepleegde onderhoud van de afgelopen jaren staat. Daaraan konden we zien dat een afwijking vaker terugkeert. Alleen hadden we net even andere data nodig om de afwijking echt goed in kaart te brengen. Daarom heb ik een sensor gebouwd die zelfstandig data kan verzamelen. De sensor heeft op de kraan gezeten, maar nog niet langdurig. De batterijen gaan nu nog voor 5 dagen mee maar we willen eigenlijk naar een maand. Daar gaat Montarent mee aan de slag. Misschien gaan we dit wel doen door middel van zonnepanelen. Mijn stage is nu bijna afgerond, maar ik ga nog even door bij Montarent. Ik heb nu namelijk een manier van detectie uitgevoerd en wil ook nog een andere manier proberen.”
Fieldlab samenwerking vraagt om vertrouwen en flexibiliteitHet werken in een netwerk, kennis opdoen, experimenteren met technologie en hier ook écht tijd voor maken. Dit zijn de voordelen van het aangaan van een samenwerking binnen een fieldlab volgens onderzoek van Dennis van Kampen en Fleur Deken van de Vrije Universiteit. Zij spraken hiervoor meerdere keren met partners van het Techport Fieldlab Smart Maintenance, verzamelden vele documenten en deden ruim 200 observaties. Zij vertellen in dit artikel over de eerste inzichten.
Fleur Deken is Associate Professor Organization & Innovation bij de Vrije Universiteit (VU) en is een aantal jaar geleden gestart met het maken van een benchmark van fieldlabs in Nederland. Fleur: “Er zijn zoveel verschillende vormen van fieldlabs. Hier is nog weinig kennis over. Het fieldlab in de maakindustrie heeft al een volwassen vorm en in de agri sector gebeurt ook al veel op een succesvolle manier. Ik heb dus een vergelijking gemaakt tussen verschillende sectoren.” Dennis van Kampen, onderzoeker bij het KIN Center for Digital Innovation van het VU, is later betrokken geraakt bij het onderzoek. Dennis: “Ik zit als onderzoeker bij het Techport Fieldlab Smart Maintenance echt dicht op praktijk. Ik kijk mee bij de use cases en zit zo ook bij de vergaderingen. Daar doe ik observaties om te kijken hoe de partners samenwerken en wat ze bijvoorbeeld doen met de data die ze verzamelen en hoe ze dat proberen te interpreteren.”
De onderzoeksfase zit erop en Dennis en Fleur gaan nu aan de slag met een analyse van de data die ze hebben verzameld en op basis daarvan mogelijk wetenschappelijke artikelen schrijven. Fleur: “We pakken hierin ook de benchmark mee, we weten wetenschappelijk gezien namelijk nog niet alles over dit soort samenwerkingen. Samenwerking met een open einde vraagt om commitment en vertrouwen. In Nederland is er een vertrouwen aan het ontstaan dat we dit soort samenwerking nodig hebben om met technologie te experimenten. We weten alleen nog weinig over hoe je zo’n samenwerking goed inricht en in welke situatie je welk type fieldlab het beste kunt opzetten. Dat willen wij verder gaan onderbouwen door meer cases systematisch met elkaar te vergelijken.”
Inzichten
Dennis: “Door het onderzoek zijn er denk ik al interessante inzichten ontstaan. Als je bijvoorbeeld kijkt naar de start van een use case, dan denk je dat de data die we met verschillende partijen gaan verzamelen echt een goudmijn is. Je weet op dat moment alleen nog niet hoe je het echt kan gaan gebruiken in de praktijk. Je gaat leren en dan loop je tegen praktische zaken aan. Om data te vergelijken moet je bijvoorbeeld verschillende aanpassingen doen aan de data om het zo vergelijkbaar te maken. Bijvoorbeeld door timestamps gelijk te stellen. En zo is er steeds wel een ander obstakel en daar pas je de doelen weer op aan. Een ander inzicht is dat data op zichzelf niet altijd zoveel zegt. Je verzamelt data met sensoren en kan dit vervolgens visualiseren. Maar om er echte waarde uit te halen, heb je ook weer mensen nodig die dagelijks met die machines bezig zijn om de data te ‘vertalen’ en te definiëren. Geeft de data juist iets positief of iets zorgwekkends aan?” Fleur vult aan: “Een inzicht dat ik kreeg is de kennis barrière tussen engineers en data scientist. Ze hebben beide een deel van de kennis en daardoor ook een verschillend beeld. Beide beelden zijn wel nodig, daar zit de waarde. Een samenwerking in een fieldlab vraagt daarnaast om de juiste instelling en motivatie. Je gaat aan de slag met experiment met veel onzekerheden. De doelstelling aan het begin kan heel anders zijn aan het einde. Je moet niet bang zijn om tussendoor zaken bij te stellen als ze niet lopen hoe je ze had verwacht. Dit kan demotiveren. Zo moest er een kabel worden aangelegd voor vast internet, dit duurde weken. Het is belangrijk om ook dan aangehaakt te blijven. Wat mij is bijgebleven, is dat er veel mensen binnen dit fieldlab zijn, die de onzekerheid echt accepteerde. Ze wilde erachter komen hoe het zit, dus ze bleven doorgaan.” Dennis: “Wat ik bijzonder vind, is dat je met heel ander soort partijen om tafel zit, ook concurrenten. Iedereen gaat er toch met een verwachting in en je weet niet of dat gerealiseerd gaat worden. Dit vraagt om vertrouwen en je eigen doelen staan in dit proces niet altijd alleen voorop.”
Maar wat is nu de juiste vorm van samenwerken binnen een fieldlab? Fleur: “Ik verwacht dat er meerdere types zijn. Je kan denken aan één centrale partij die een case inbrengt waar meerdere partijen aan gaan werken. Of er wordt juist een maatschappelijk probleem centraal gezet en daar gaan verschillende partijen aan werken.” Dennis: “In juni gaan Fleur en ik naar Milaan om de kennis die we hebben opgedaan op het gebied van digitale technologie te delen tijdens een conferentie en te leren van andere onderzoekers. Deze inzichten hopen we ook zeker mee te nemen in onze uitwerking.”
Techport wordt mede mogelijk gemaakt door
